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  1. 全国大会
  2. 83回
  3. コンピュータと人間社会

Twitterからの違法薬物売買ユーザの抽出

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/215591
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/215591
eda73958-5b1b-4c60-9cea-d2ba5db80e23
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z83-1ZD-05.pdf IPSJ-Z83-1ZD-05.pdf (317.7 kB)
Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2021-03-04
タイトル
タイトル Twitterからの違法薬物売買ユーザの抽出
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 コンピュータと人間社会
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
香川大
著者所属
香川大
著者名 松波, 琴未

× 松波, 琴未

松波, 琴未

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安藤, 一秋

× 安藤, 一秋

安藤, 一秋

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 近年,大麻やコカインなど違法薬物関連で検挙される若年層が急増している.違法薬物は,SNS上で多く取引されている実態があるが,隠語で取引され,詐欺も多く,捜査が困難になっている.そこで本研究では,SNS上での違法薬物売買の捜査に寄与するシステムの実現を目指す.本稿では,違法薬物に関する投稿が多いTwitterから違法薬物売買ユーザを抽出することを目的に,薬物売買に関連した投稿を自動分類する手法について検討する.本手法では,特に絵文字に関する素性に注目する.さらに,薬物売買ユーザの特徴から詐欺の可能性が高いユーザを自動分類する手法についても検討する.評価実験により,両手法とも高い性能で分類できることを確認した.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第83回全国大会講演論文集

巻 2021, 号 1, p. 533-534, 発行日 2021-03-04
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 16:05:19.962103
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